Agente de IA en el CRM: entre promesa y realidad

El desarrollo de la IA en la gestión de la relación con el cliente

El panorama de la inteligencia artificial en la gestión de la relación con el cliente es un cambio emocionante. Mientras que numerosos proveedores anuncian las posibilidades revolucionarias de los agentes de IA en el área de CRM, un aspecto más cercano revela una discrepancia considerable entre las promesas de alto vuelo y el rendimiento real de estas tecnologías. Después de una fase de entusiasmo exuberante por los sistemas de IA generativos, ahora se ha producido una cierta desilusión, ya que muchas de las expectativas iniciales no se pudieron cumplir.

La euforia inicial para las soluciones generativas de IA ha dejado espacio para una evaluación más realista. Numerosos expertos y analistas ahora cuestionan fundamentalmente si los enfoques de IA generativos actuales tienen el potencial de cumplir con los complejos requisitos de las empresas modernas. Las esperanzas ahora están dirigidas cada vez más a una nueva generación de inteligencia artificial: los agentes de IA. Estos sistemas avanzados no solo deben proporcionar información y responder preguntas, sino que pueden tomar decisiones de forma independiente y poder administrar de forma autónoma tareas complejas.

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Agente de IA: la siguiente etapa de desarrollo

Los agentes de IA representan un salto importante en el desarrollo en inteligencia artificial. A diferencia de los sistemas de IA convencionales, que están orientados principalmente al análisis de datos y el reconocimiento de patrones, los agentes de IA tienen la capacidad de actuar de forma independiente y tomar decisiones. Puede llevar a cabo tareas complejas sin intervención humana y aprender de sus experiencias para mejorar continuamente su rendimiento.

Esta nueva generación de sistemas de IA pasa por un claro proceso de maduración. Comienzan como asistente basado en regla y se desarrollan gradualmente en unidades autónomas orquestadas que pueden tomar decisiones independientes. En la primera etapa de desarrollo, actúan principalmente como asistentes de automatización que procesan datos no estructurados, clasifican la información y extraen el conocimiento, pero siguen un flujo de trabajo rígido. Un ejemplo típico de esto sería un sistema de clasificación de correo electrónico basado en IA que clasifica los mensajes, pero no formula sus propias respuestas.

En la siguiente etapa, los agentes de IA comienzan a tomar decisiones relacionadas con el contexto, pero continúan dentro de un flujo de trabajo estructurado. Puede comparar información, reconocer las discrepancias y dar recomendaciones para la acción. Un ejemplo de esto sería una IA en finanzas que verifica los gastos de fraude y anomalías marcadas para una revisión adicional.

El más alto nivel de desarrollo alcanza agentes autónomos con herramientas y barandillas. Estos agentes de IA ya no solo realizan tareas, sino que eligen dinámicamente las herramientas y flujos de trabajo adecuados para lograr un objetivo. Un ejemplo sería un asistente de DevOps con sede en IA que reconoce problemas de infraestructura y selecciona e implementó independientemente la mejor solución.

Potencial en la gestión de la relación con el cliente

La gestión de la relación con el cliente (CRM) demuestra ser un campo de aplicación particularmente prometedor para los agentes de IA. A pesar de la digitalización progresiva, el marketing, las ventas y el servicio al cliente aún requieren un trabajo humano significativo. Aquí es exactamente donde los agentes de IA pueden jugar sus fortalezas asumiendo tareas repetitivas que a menudo son agotador y propensas a errores para los humanos.

En marketing, ventas y servicio al cliente, existen numerosas actividades recurrentes que son ideales para la automatización por parte de los agentes de IA. Esto incluye la entrada y actualización de los datos del cliente, el seguimiento de los correos electrónicos, la coordinación de las citas y la gestión de las campañas de marketing. Los sistemas de IA no se cansan, no cometen errores descuidados y pueden hacer estas tareas durante todo el día con calidad constante.

Otra ventaja decisiva de la IA en el área de CRM es la capacidad de obtener información valiosa automáticamente de grandes cantidades de datos. Estos hallazgos se pueden utilizar para diseñar interacciones personalizadas con los clientes y, por lo tanto, fortalecer la lealtad del cliente. En vista del creciente cambio de actividades económicas desde la producción hasta los servicios y la creciente importancia de las estrechas relaciones con los clientes, la presión sobre los departamentos de servicios, cada vez más de rendimiento aumenta. Los agentes de IA podrían desempeñar un papel crucial aquí asumiendo tareas rutinarias y creando libertad para los empleados humanos, que luego pueden centrarse en aspectos más complejos y creativos de la atención al cliente.

Integración de una plataforma de IA de origen independiente y de datos intermedios para todos los asuntos de la compañía-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: las soluciones fabricadas en colas de plataforma de IA más flexibles que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Esta plataforma de IA interactúa con todas las fuentes de datos específicas
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• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Desafíos que resuelve nuestra plataforma de IA

• Falta de precisión de las soluciones de IA convencionales
• Protección de datos y gestión segura de datos confidenciales
• Altos costos y complejidad del desarrollo individual de IA
• Falta de IA calificada
• Integración de la IA en los sistemas de TI existentes

Más sobre esto aquí:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Ejemplos de aplicación específicos de agentes de IA en el CRM

Servicio al cliente y soporte

En el servicio al cliente, los agentes de IA revolucionan la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Los agentes modernos de servicio al cliente de IA van mucho más allá de las habilidades de chatbots simples y pueden asumir una variedad de tareas complejas. Puede actuar en nombre de los usuarios, por ejemplo, actualizar los datos del cliente, editar reembolsos o incluso cambiar las contraseñas. Al analizar las interacciones y preferencias del cliente, puede dar recomendaciones de productos personalizadas y, por lo tanto, aumentar la probabilidad de ventas. Su capacidad para diagnosticar y resolver preguntas complicadas de soporte técnico es particularmente impresionante, lo que reduce la necesidad de intervención humana y los tiempos de respuesta se reducen.

Un ejemplo específico del uso exitoso de IA en el servicio al cliente proporciona autos soleados, un proveedor líder de servicios de alquiler de automóviles. La compañía enfrentó el desafío de de manera eficiente y de alta calidad un volumen creciente de consultas de clientes. Al usar soluciones de IA, Sunny Cars pudo optimizar sus procesos de servicio y mejorar significativamente la experiencia del cliente. El soporte de IA permite a los empleados reaccionar más rápido a las consultas de los clientes y resolver problemas complejos de manera más eficiente.

Ventas y gestión de leads

En el área de ventas, los agentes de IA pueden apoyar y optimizar todo el proceso de ventas. Analizan los datos de los clientes, identifican potenciales clientes potenciales y los priorizan de acuerdo con su probabilidad de llevar a una conclusión. Con la evaluación automática de los clientes potenciales, los empleados de ventas pueden concentrar su tiempo y recursos en los contactos más prometedores.

Un área de solicitud particularmente valiosa para IA en las ventas es la nuración principal. Las empresas que brindan servicios sobresalientes en esta área generan un 50% más dispuesto a conducir a costos 33% más bajos. Los agentes de IA pueden automatizar, personalizar y optimizar la comunicación con clientes potenciales y optimizar el compromiso a lo largo de todo el viaje del cliente. De hecho, el 51% de los vendedores de IA ya están utilizando para mejorar la liderazgo, con el 63% un aumento en las tasas de conversión.

Los agentes de IA como la dirección del asistente de IA conversica conducen a través de conversaciones naturales personalizadas sobre correo electrónico y SMS. Estas herramientas están diseñadas para mantener una nota humana mientras automatizan tareas recurrentes para que los equipos de ventas puedan concentrarse en actividades de alta calidad.

Gestión de marketing y campaña

En el sector de marketing, los agentes de IA pueden apoyar la planificación, implementación y análisis de campañas. Puede analizar los datos de los clientes para segmentar grupos objetivo y crear mensajes de marketing personalizados. Gracias al monitoreo continuo del rendimiento de la campaña, puede proporcionar sugerencias de optimización en tiempo real.

Un ejemplo de un agente de IA avanzado en el área de marketing es el optimizador de la campaña de Salesforce. Esto automatiza todo el ciclo de vida de la campaña con IA para analizar, generar, personalizar y optimizar las campañas de marketing en función de los objetivos comerciales de la compañía. Al analizar los datos del cliente, el agente puede crear contenido personalizado que se adapte a las preferencias y necesidades individuales del grupo objetivo.

La personalización basada en IA en marketing utiliza algoritmos para analizar los datos de los clientes en tiempo real y para reproducir contenido basado en estos datos. Según el comportamiento, las preferencias e interacciones de los clientes, AI crea un perfil individual que optimiza las actividades de marketing como recomendaciones de productos, ajustes de contenido y campañas publicitarias específicas. La tecnología permite una dirección personalizada en diferentes canales y aumenta la relevancia del contenido para el grupo objetivo.

Análisis de datos y soporte de decisiones

Los agentes de IA pueden analizar grandes cantidades de datos del cliente y obtener conocimientos valiosos. Puede identificar patrones y tendencias que pueden no ser reconocibles para los analistas humanos. Estos hallazgos pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones sólidas y optimizar sus estrategias.

Un ejemplo del uso de IA para el apoyo a la decisión es la puntuación de Lead & Oportunidades. La IA tiene en cuenta las características demográficas, analiza el comportamiento en el sitio web y las interacciones anteriores con las ventas. Al mismo tiempo, verifica si el contacto con el grupo objetivo se ajusta, por ejemplo, según la industria, el tamaño o la función de la empresa. Además, fuentes externas como las bases de datos de la empresa fluyen a la evaluación si es necesario. Con la ayuda de análisis predictivo, se crea una puntuación dinámica que no solo muestra cuán relevante es un plomo, sino también cuán probable es la conclusión de una oportunidad. La evaluación se lleva a cabo automáticamente, continuamente y en tiempo real, directamente en el CRM.

Adecuado para:

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Ejemplos concretos de agentes de IA exitosos en el CRM

Salesforce Agentforce

Con su plataforma AgentForce, Salesforce ha tomado una posición de liderazgo en el campo de los agentes de IA para CRM. La plataforma permite a las empresas crear agentes de IA autónomos adaptados individualmente que apoyan a los empleados y clientes durante todo el día. Estos agentes están completamente integrados en el sistema CRM existente y se pueden configurar para diferentes roles, industrias y aplicaciones.

Los agentes disponibles incluyen:

- Agente de servicio: este agente utiliza AI para administrar toda la gama de procesos de servicio sin escenarios preprogramados y garantiza un servicio al cliente más eficiente.

- Representante de desarrollo de ventas (SDR): este agente interactúa durante todo el día con las partes interesadas, responde preguntas, invalida las objeciones y se hace cargo del horario de las reuniones. De esta manera, los empleados de ventas pueden concentrarse por completo en el mantenimiento de las relaciones con los clientes.

- Entrenador de ventas: ofrece juegos personalizados de juego de roles para el equipo de ventas. Según los datos de Salesforce y la IA generativa, los empleados de ventas aprenden a optimizar las conversaciones de ventas para tiendas específicas e invalidar.

-Merchandiser: Merchandiser in E-Commerce hace que el trabajo diario sea más fácil desde la configuración de los sitios web para objetivos y campañas publicitarias personalizadas a descripciones de productos y basados ​​en datos.

Un ejemplo concreto del uso exitoso de Salesforce Agentforce es Sophie, un agente autónomo de IA que se utiliza en el servicio al cliente en Saks Fifth Avenue. Por ejemplo, si un cliente ha pedido un suéter en el tamaño incorrecto, puede llamar a Sophie, lo que lo lleva a través de todo el proceso de devolución e intercambio. Lo especial de Sophie es que no solo sigue un guión predefinido, sino que también puede responder a las necesidades individuales del cliente y reaccionar de manera flexible.

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Copilot de Microsoft para el servicio

Con Copilot for Service, Microsoft ofrece una solución para agentes de IA integrados en sistemas CRM. Estos agentes permiten a los empleados de servicio al cliente chatear directamente con los clientes y ofrecer contenido generativo de soporte basado en IA con el que pueden aumentar su productividad, precisión y satisfacción del cliente.

Los agentes de IA apoyan a los empleados del servicio con instrucciones en tiempo real para un mejor rendimiento y pueden integrarse perfectamente en los procesos de trabajo existentes. Ayudan con la solución más rápida de problemas y pueden integrarse en varios sistemas CRM, como Salesforce, ServiceNow o Zendesk.

Microsoft Copilot también ofrece resúmenes automáticos de conversación que permiten a los empleados de ventas prepararse rápidamente para las llamadas de los clientes sin tener que buscar correos electrónicos largos o protocolos de reunión. La IA resume toda la información relevante a un cliente y se la proporciona al empleado.

Adecuado para:

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Viger CRM con agente de IA

Viger CRM ha integrado a los agentes de IA en su plataforma CRM para optimizar varios aspectos de la gestión de la relación con el cliente. Estos agentes pueden resumir datos, generar contenido e interactuar con clientes potenciales y clientes.

Los agentes de IA en Viger CRM expanden los modelos LLM existentes y los llevan a procesos de proceso específicos que son útiles y relevantes para las aplicaciones personales o profesionales de la empresa. Toman medidas para lograr objetivos y pueden manejar tareas complejas de forma autónoma.

Un ejemplo del uso de agentes de IA en Viger CRM es la calificación automática de clientes potenciales. El agente analiza el comportamiento de los clientes potenciales, evalúa su disposición a comprar y priorizarlos en consecuencia. De esta manera, los empleados de ventas pueden concentrar su tiempo y recursos en los clientes potenciales más prometedores.

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Desafíos y límites de los agentes de IA en el CRM

A pesar del gran potencial de los agentes de IA en el área de CRM, todavía hay numerosos desafíos y límites que deben superarse antes de que estas tecnologías puedan desarrollar su máximo potencial.

Desafíos técnicos

La integración de los agentes de IA en los sistemas CRM existentes puede ser técnicamente exigente, especialmente si se trata de sistemas más antiguos. Problemas como formatos de datos incompatibles, API obsoletas y protocolos de comunicación limitados pueden retrasar o obstaculizar la implementación.

La complejidad y el consumo de energía de los modelos de IA también representan grandes desafíos. Los sistemas de IA altamente desarrollados requieren enormes capacidades informáticas, que pueden limitar su aplicación. Además, los IC generativos a veces producen resultados incorrectos, lo que restringe su confiabilidad.

Otro problema es la escalabilidad. Si bien los agentes de IA pueden funcionar bien en entornos controlados y para tareas específicas, a menudo es difícil escalarlos en escenarios más grandes y más complejos. El servicio puede disminuir si aumenta el número de usuarios o la complejidad de las tareas.

Preocupaciones éticas y de protección de datos

El uso de agentes de IA en el CRM también plantea preguntas éticas. Existe la preocupación de que los algoritmos de IA puedan aumentar los prejuicios y conducir a la discriminación. Si los datos de entrenamiento contienen distorsiones, pueden fluir hacia las decisiones de los agentes de IA.

La protección de datos también es un tema importante. Los agentes de IA procesan grandes cantidades de datos del cliente, lo que plantea preguntas sobre la seguridad y la protección de la información confidencial. Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de IA cumplan con las leyes de protección de datos aplicables y respetar la privacidad de los clientes.

La transparencia y explicación de las decisiones de IA es otro punto crítico. Si los agentes de IA toman decisiones autónomas, puede ser difícil entender y explicar el proceso de toma de decisiones. Esto puede conducir a la desconfianza y obstaculizar la aceptación de la tecnología.

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• Diferencia entre agentes de IA y asistentes de IA: un análisis exhaustivo
  

  Diferencia entre agentes de IA y asistentes de IA: un análisis exhaustivo – Imagen: Xpert.Digital

Clepch entre reclamo y realidad

Uno de los mayores desafíos en el campo de los agentes de IA en el CRM es la brecha entre las promesas de los proveedores y el rendimiento real de los sistemas. Muchos proveedores elogian a sus agentes de IA como soluciones revolucionarias que pueden dominar autónomas tareas complejas. En realidad, sin embargo, muchos de estos sistemas aún están lejos de cumplir con estas promesas.

Una verificación de la realidad muestra que la mayoría de los agentes de IA actuales en el área de CRM todavía están en el primer o segundo nivel de desarrollo. Puede automatizar y apoyar ciertas tareas en la toma de decisiones, pero aún no puede actuar de manera completamente autónoma y resolver problemas complejos.

La mayoría de los grandes proveedores se basan actualmente en agentes de IA predictivos y IA prefabricados que están optimizados para tareas específicas. Con su plataforma AgentForce, solo Salesforce ofrece amplias oportunidades para crear sus propios agentes de IA que pueden adaptarse a las necesidades individuales de la empresa.

Perspectivas futuras para agentes de IA en el CRM

A pesar de los desafíos y límites actuales, los agentes de IA ofrecen perspectivas prometedoras futuras en el área de CRM. Con el continuo desarrollo continuo de la tecnología, los agentes de IA se están volviendo cada vez más poderosos y pueden asumir tareas cada vez más complejas.

Desarrollo tecnológico

El desarrollo tecnológico en el campo de la inteligencia artificial está progresando rápidamente. Los nuevos algoritmos, la potencia informática mejorada y los enfoques innovadores ayudarán a aumentar el rendimiento de los agentes de IA y expandir sus aplicaciones.

Un enfoque prometedor es la combinación de diferentes tecnologías de IA para usar las fortalezas de cada tecnología y compensar sus debilidades. Al integrar el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión de las computadoras y otras tecnologías de IA, se pueden desarrollar agentes de IA más potentes y versátiles.

El desarrollo de agentes de IA que pueden aprender de menos datos es otra tendencia importante. Esto también permitiría a las empresas más pequeñas con cantidades limitadas de datos para beneficiarse de las ventajas de la IA.

Nuevos campos de aplicación

Con el desarrollo adicional de la tecnología, también se abrirán nuevos campos de aplicación para agentes de IA en el área de CRM. Además de las áreas ya establecidas, como el servicio al cliente, las ventas y el marketing, los agentes de IA también podrían usarse en otras áreas de gestión de relaciones con el cliente.

Un campo prometedor de la aplicación es la gestión de la giro, es decir, la predicción y prevención de la migración del cliente. Los agentes de IA podrían actuar como un "sistema de alerta temprana" que reconoce los signos de una posible migración del cliente e inicia las medidas correspondientes para mantener al cliente.

El desarrollo de agentes de IA que pueden usar diferentes canales y plataformas es otra tendencia importante. Estos agentes podrían ofrecer una experiencia de cliente perfecta en todos los puntos de contacto y, por lo tanto, fortalecer la lealtad del cliente.

Integración en sistemas existentes.

La integración perfecta de los agentes de IA en los sistemas CRM existentes y otro software de la compañía será un factor importante para su uso exitoso. Los proveedores están trabajando para hacer que sus soluciones AI sean compatibles con varias plataformas CRM y ofreciendo opciones de integración simples.

El desarrollo de estándares e interfaces para la integración de los agentes de IA podría ayudar a superar los desafíos técnicos y facilitar la implementación. Esto también permitiría a las empresas más pequeñas beneficiarse de las ventajas de la IA sin tener que invertir amplios recursos técnicos.

La combinación de agentes de IA con otras tecnologías como la automatización de procesos robóticos (RPA) e Internet de las cosas (IoT) podría conducir a soluciones aún más potentes y versátiles. Estos sistemas integrados no solo pueden analizar los datos de los clientes, sino también monitorear y controlar los procesos físicos.

El futuro de los agentes de IA en el CRM

Los agentes de IA tienen el potencial de cambiar fundamentalmente la gestión de las relaciones con los clientes y ayudar a las empresas a fortalecer sus relaciones con los clientes y aumentar su eficiencia. A pesar de los desafíos actuales y la brecha entre las afirmaciones y la realidad, hay desarrollos prometedores que indican que los agentes de IA desempeñarán un papel cada vez más importante en el área de CRM en el futuro.

Sin embargo, la implementación exitosa de los agentes de IA en el CRM requiere un enfoque realista. Las empresas deben cuestionar críticamente las promesas de los proveedores y adaptar sus expectativas a las posibilidades reales de la tecnología. Debe comenzar con proyectos pequeños y claramente definidos y expandir gradualmente su estrategia de IA mientras aprende de sus experiencias.

En última instancia, el éxito de los agentes de IA en el CRM dependerá de qué tan bien puedan crear un valor agregado real para las empresas y sus clientes. Si puede ayudar a mejorar la experiencia del cliente, aumentar la eficiencia y desarrollar nuevas oportunidades comerciales, se convertirá en una parte indispensable de la gestión moderna de la relación con el cliente.

El futuro del CRM no está en la automatización completa y el reemplazo de los empleados humanos, sino en la combinación inteligente de experiencia humana e inteligencia artificial. Los agentes de IA apoyarán y complementarán a los empleados humanos asumiendo tareas rutinarias y proporcionando conocimientos valiosos. De esta manera, los empleados pueden concentrarse en los aspectos de la gestión de la relación con el cliente que requieren habilidades humanas como empatía, creatividad y pensamiento estratégico.

En un mundo en el que las relaciones con los clientes se vuelven cada vez más importantes y la competencia por la atención y la lealtad de los clientes se está volviendo cada vez más intensiva, los agentes de IA podrían convertirse en una ventaja competitiva decisiva. Las empresas que logran utilizar el potencial de esta tecnología e integrarlas con éxito en su estrategia CRM podrán ofrecer a sus clientes una mejor experiencia y construir relaciones rentables a largo plazo.

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